import numpy as np
from cv2 import svm

# 假设我们有特征矩阵features和标签数组labels
features = ... # 输入特征向量，如提取的图像特征
labels = ... # 样本对应的类别标签

# 创建线性核的SVM分类器
svm_classifier = svm.SVM(kernel='linear')

# 设置类权重，如果有的话（通常用于样本不平衡的情况）
class_weights = ... # 如果有预先计算好的类权重，可以通过setClassWeights设置
svm_classifier.setClassWeights(class_weights)

# 训练模型
svm_classifier.train(features, labels)

# 新的数据点，以同样的维度为例
new_data = ... # 新的输入特征向量

# 进行预测
predictions = svm_classifier.predict(new_data)

